基于AI的生产安全管控系统
现状分析
我国光伏、风电、水电和火电的电站数量众多，其中小水电站点多面广，存在小散弱乱，安全基础薄弱等问题。当前，许多电站已采用“工业视频+人工值守”的管理方式，辅助人工进行安全生产管理，系统具备基础智能行为识别功能，但是识全率低、误报率高，应用体验差。
电站的安全关系到国计民生，在电站的安防反恐建设上，通常采用视频监控、电子围栏传统方式，往往只能事后追溯，不能多系统联动，提前预警，主动驱离。
在电站一些特定场景中， 如大坝、边坡、光伏、风电等场景，采用传统监视手段，主要依靠人工巡检、巡查，效率低，管理难度大，如光伏电站，常建设在山坡上，面积辽阔，人员作业效率低，安全风险大。
解决方案
基于AI的安全生产解决方案，分为3个部分，分别是“下一代工业视频子系统”、“安防反恐子系统”和“大坝安全综合管理子系统”。
解决方案基于公司“算法工厂”和“算法超市”基础平台，能够提供统一的AI共性服务标准接口，可多系统联动，支持算法快速精准匹配电力场景应用，并开放API接口，易于集成，算法模块化分配，便于灵活部署。
方案组成，如下图：
下一代工业视频子系统，如下图：
系统优势
1、满足国家、行业和集团规范要求
2、多系统联动，可根据AI识别结果进行预警、广播驱离和无人机自动巡查
3、兼容主流监控品牌，可利旧，保护投资
4、算法种类丰富，场景适应性强
5、算法模型轻量化，可边缘部署
安防反恐子系统，如下图：
系统优势
实现空域和厂区周界全方位监测，可与公安三所人脸比对，主动远距离识别危险人员，系统智能联动，主动预警，并实现无人机自主侦查、驱离，通过智能化手段，消除潜在安全风险。
大坝安全子系统，如下图：
系统优势
系统满足集团大坝中心要求，基于北斗3的毫米级大坝安全监测，掌握大坝、边坡、构筑物微小位移变化，及时发现潜在风险，并基于人工智能视觉分析，实现多系统联动，如开闸放水发现下游有人自动号角驱离，上游智能识别异物事件，无人机主动空中巡查。
应用场景
某水电站
某水电站部署大坝安全子系统后，实现坝体、边坡、上游水域、下游水域、闸门等区域的全域监控，基于AI视觉分析技术，实现进水口垃圾淤积超限、边坡塌方监测、生态流量异常监测等场景智能识别并预警，有效提升电站安全生产管理水平。